Dernière mise à jour 08-15-2026
Catégorie:
Reviews:
Join thousands of AI enthusiasts in the World of AI!
Drag Your GAN
Drag Your GAN vous permet de remodeler une image générée en déplaçant des points de contrôle vers des emplacements ciblés sur la toile. Plutôt que de s'entraîner sur des données de pose étiquetées ou des priorités 3D, DragGAN déplace les pixels à l'intérieur du domaine d'image d'un GAN préentraîné afin que les modifications restent photoréalistes même lorsque des régions occultées sont imaginées. La page du projet héberge l'article SIGGRAPH 2023, des clips de démonstration et des liens vers le code source ouvert.
La plupart des éditeurs GAN s'appuient sur des annotations d'entraînement fixes ou des maillages 3D, ce qui limite ce que vous pouvez déformer. DragGAN associe une supervision du mouvement basée sur les caractéristiques à un suivi discriminatif des points pour que les points de contrôle suivent votre curseur tout en restant à la surface de l'objet. Cela le rend utile pour ajuster les poses d'animaux, les expressions faciales, les angles de voiture et les agencements de paysage sans réentraîner le générateur.
Des chercheurs, étudiants en infographie et ingénieurs en vision par ordinateur l'utilisent pour prototyper des flux de travail d'édition d'image interactifs. La page de l'Institut Max Planck distribue le PDF de l'article et le dépôt GitHub sous une licence Creative Commons non commerciale, avec les coordonnées de l'auteur principal.
Points de poignée de glissement pour cibler avec précision à la pixel près
Supervision de mouvement basée sur la fonctionnalité, pilotant les poignées sans priors 3D
Suivi de points utilisant des caractéristiques discriminatives GAN pour localiser les poignées
Déforme animaux, voitures, humains, paysages et photos inversées réelles
Code source publié sur github.com/XingangPan/DragGAN
Articles et vidéos de démonstration du Proceedings SIGGRAPH 2023
Contrôle interactif précis sans annotations manuelles d'entraînement
Génère des modifications réalistes dans le manifold d'images GAN
Gère le contenu occlus et les déformations de formes rigides
Code source et article disponibles gratuitement
Compatible avec animaux, humains, véhicules et paysages
Licence non commerciale limite le déploiement commercial
Nécessite une expertise GAN pour exécuter la base de code de recherche
Pas d'application web hébergée pour les utilisateurs occasionnels sur la page du projet
Page de projet de recherche avec dernière mise à jour en mai 2023
Drag Your GAN est-il gratuit ?
Oui, Drag Your GAN est gratuit pour un usage non commercial. La page du projet distribue le PDF de l'article et le code GitHub sous la licence Creative Commons CC BY-NC 4.0, avec attribution requise au titre de l'article et aux auteurs.
À quoi sert Drag Your GAN ?
Drag Your GAN vous permet de faire glisser des points sur une image générée afin que les pixels se déplacent vers des cibles définies par l'utilisateur. DragGAN combine la supervision du mouvement et le suivi des points dans un espace latent GAN pour déformer la pose, la forme, l'expression et la disposition.
Où puis-je télécharger le code de Drag Your GAN ?
Drag Your GAN renvoie au dépôt open source sur github.com/XingangPan/DragGAN depuis sa page de projet. La même page héberge également le PDF de l'article SIGGRAPH 2023 à télécharger.
Quels types d'images Drag Your GAN prend-il en charge ?
Les clips de démonstration de Drag Your GAN couvrent les lions, chats, chiens, chevaux, éléphants, visages humains, voitures, microscopes et paysages. La méthode montre aussi la manipulation de photos réelles via l'inversion GAN.
Qui a créé Drag Your GAN ?
Drag Your GAN a été développé par des chercheurs du Max Planck Institute for Informatics, du MIT, de l'University of Pennsylvania et de Google AR/VR. Xingang Pan est indiqué comme contact sur la page du projet.
Drag Your GAN peut-il être utilisé commercialement ?
Les matériaux du site Drag Your GAN sont publiés sous licence CC BY-NC 4.0, qui restreint l'usage commercial. Consultez le fichier de licence sur la page du projet avant d'utiliser des images, textes ou vidéos dans des projets commerciaux.